方差与协方差理解
统计学中的方差分析与协方差分析的比较
统计学中的方差分析与协方差分析的比较统计学是研究数据收集、分析和解释的一门学科，方差分析和协方差分析是其中两个重要的统计方法。
在本文中，我们将比较这两个方法的基本原理、适用范围和使用方法。
一、基本原理1. 方差分析方差分析（ANOVA）是一种用于比较两个或更多组之间的差异的统计方法。
它通过将总体方差分解为组内差异和组间差异，并通过检验组间差异是否显著来判断组间是否存在统计学上的差异。
2. 协方差分析协方差分析（ANCOVA）是一种结合方差分析和线性回归分析的统计方法。
它通过在方差分析中添加一个或多个协变量来控制实验组间潜在的混杂因素，并进一步检验组间差异的统计学意义。
二、适用范围1. 方差分析方差分析广泛应用于实验设计和观察研究中，特别适用于比较多个组的均值是否有显著差异。
例如，一个研究人员想要比较不同教育水平的人在某项测试中的平均得分是否有差异，方差分析可以被用来解决这个问题。
2. 协方差分析协方差分析主要针对一些协变量对实验结果的影响进行调整。
它适用于那些存在其他可能影响结果的潜在因素的研究，如年龄、性别、教育水平等。
通过添加这些协变量作为回归分析的自变量，可以更准确地评估组间差异的统计学显著性。
三、使用方法1. 方差分析方差分析通常包括以下几个步骤：a. 界定研究对象和问题；b. 选择合适的方差分析模型；c. 收集所需的数据；d. 进行方差分析，计算组间和组内的方差；e. 利用统计方法检验组间差异的显著性；f. 根据结果进行结论和解释。
2. 协方差分析协方差分析的步骤包括：a. 选择适当的协方差模型，并确定潜在的影响因素；b. 收集数据，并测量协变量和实验结果；c. 进行协方差分析，控制协变量的影响；d. 利用统计方法检验组间差异的显著性；e. 根据结果进行解释并得出结论。
四、总结方差分析和协方差分析是统计学中常用的两种方法，其应用范围和使用方法存在差异。
方差分析适用于比较多个组之间的差异，而协方差分析则主要用于控制潜在的混杂因素。
方差和协方差
⽅差和协⽅差1.⽅差⽅差是各个数据与平均数之差的平⽅和的平均数。
（⽅差⽅差，就是平⽅了数据与平均数之差）在中，⽅差（英⽂Variance）⽤来度量和其数学期望（即）之间的偏离程度。
例⼦：1， 5 ，9 ⽅差⼤ 4，5，6⽅差就⼩。
2.协⽅差在和中，协⽅差⽤于衡量两个变量的总体误差。
⽽是协⽅差的⼀种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。
期望值分别为E(X) = µ 与E(Y) = ν的两个实数随机变量X与Y之间的协⽅差定义为：COV(X，Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=EXY-EX*EY直观上来看，协⽅差表⽰的是两个变量总体误差的⽅差，这与只表⽰⼀个变量误差的⽅差不同。
如果两个变量的变化趋势⼀致，也就是说如果其中⼀个⼤于⾃⾝的期望值，另外⼀个也⼤于⾃⾝的期望值，那么两个变量之间的协⽅差就是正值。
如果两个变量的变化趋势相反，即其中⼀个⼤于⾃⾝的期望值，另外⼀个却⼩于⾃⾝的期望值，那么两个变量之间的协⽅差就是负值。
如果X与Y是统计独⽴的，那么⼆者之间的协⽅差就是0，因为两个独⽴的随机变量满⾜EXY=EXEY。
但是，反过来并不成⽴。
即如果X与Y的协⽅差为0，⼆者并不⼀定是统计独⽴的。
（⽐如Y是X的绝对值并且E（X)=0的情况，如果X的正负分布⾜够“均匀”,那么就有可能EXY=EX*EY=0；换句话说，Y和X的变化趋势没关系，但是Y和X绝对值的变化趋势⼀样。
总结：协⽅差描述了”Y和X的步调⼀致性“的⼤⼩？）协⽅差cov(X,Y)的度量单位是X的协⽅差乘以Y的协⽅差。
⽽取决于协⽅差的相关性，是⼀个衡量的的数。
协⽅差为0的两个称为是不相关的。
方差分析和协方差分析的比较研究
方差分析和协方差分析的比较研究一、引言方差分析和协方差分析是统计分析中常用的两种方法，但它们在应用前需要进行一定的选择和比较，以便得出更为准确的结果。
本文旨在比较方差分析和协方差分析的特点和用途，并探究它们之间的异同，为合理应用提供指导。
二、方差分析方差分析是一种多元统计方法，通常用于检验两个或两个以上总体均值是否相等，应用范围很广，包括医学、工业、农业等多个领域。
方差分析的主要目的是比较各总体的平均数是否相等。
例如，研究一批根据不同方法制备的药品的药效，可采用方差分析来检验各总体的平均数是否相等。
（一）方差分析的优点1. 方差分析适用于多种不同方法和不同总体的比较。
2. 方差分析可以检验多个总体的均值是否存在显著的差异。
3. 方差分析可以分析多种影响因素对种群的影响。
（二）方差分析的缺点1. 方差分析对数据的正态性和方差齐性要求比较高。
2. 方差分析需要样本数量足够大才能具有较高的准确度。
3. 方差分析对数据的标准差值较为敏感，不适用于某些非正态分布的数据。
三、协方差分析协方差分析是一种多元统计方法，通常用于探究一个或多个自变量与因变量之间的关系。
协方差分析适合于多个决策变量之间相互影响，以及影响因素存在交互作用的情况。
（一）协方差分析的优点1. 协方差分析能够查明决策变量之间的相互作用关系。
2. 协方差分析能够比较这些变量之间的各种组合。
3. 协方差分析能够有效减少决策变量之间的复杂性。
（二）协方差分析的缺点1. 协方差分析对数据的要求比较高，需要具有一定的正态分布性和方差齐性。
2. 协方差分析需要较多的样本数，才能保证分析结果的准确性。
3. 协方差分析结果对自变量选取的灵敏度很高，需要仔细选择自变量。
四、方差分析和协方差分析的不同之处1. 方差分析的主要目的是检验不同总体均值是否相等，而协方差分析则是比较各种影响因素的影响大小。
2. 方差分析只能比较一个因素的影响，而协方差分析可以比较多个因素的影响。
统计学中的方差分析与协方差分析的应用场景
统计学中的方差分析与协方差分析的应用场景方差分析和协方差分析是统计学中常用的两种分析方法，它们在不同领域中有着广泛的应用场景。
本文将重点介绍方差分析和协方差分析的定义、基本原理以及各自的应用场景，帮助读者更好地理解这两种重要的统计分析方法。
一、方差分析的应用场景方差分析（Analysis of Variance，ANOVA）是一种用于比较两个或多个样本均值差异是否显著的统计方法。
它通过分析总平方和、组内平方和和组间平方和的比值来判断不同样本间的差异是否由随机因素引起。
方差分析广泛应用于以下几个领域：1.实验设计领域：方差分析可以用于评估和比较不同处理组之间的差异是否显著。
例如，在药物研发过程中，可以使用方差分析来比较不同剂量组的治疗效果是否有显著差异。
2.教育研究领域：方差分析也常用于教育研究中，例如比较不同教学方法对学生成绩的影响是否显著。
3.社会科学研究领域：方差分析可以分析和比较不同社会群体或不同治疗方法对人们行为和心理状态的影响。
4.工程领域：方差分析可以用于评估不同工艺参数对产品性能的影响是否显著。
例如在制造业中，可以使用方差分析来确定不同生产线上产品的质量差异是否显著。
二、协方差分析的应用场景协方差分析（Analysis of Covariance，ANCOVA）是一种结合了方差分析和线性回归分析的方法，用于比较不同样本间对其他自变量的反应是否存在显著差异。
协方差分析常见的应用场景包括：1.医学研究领域：协方差分析可以用于控制和调整影响变量对响应变量的影响。
例如，在研究两种药物疗效时，协方差分析可以用于从各自的基线水平（协变量）出发，调整患者的其他因素，对疗效进行比较。
2.心理学研究领域：协方差分析可以用于研究心理因素对人类行为的影响。
例如，调查某种新的心理干预措施是否对抑郁症患者的恢复有帮助。
3.教育评估领域：协方差分析可以用于评估不同教育干预措施对学生成绩的影响是否显著。
例如，在一所学校中，可以使用协方差分析来比较不同教学方法对学生成绩发展的影响。
方差与协方差理解
§2 方差、协方差与相关系数2.1方差例1比较甲乙两人的射击技术，已知两人每次击中环数分布为：ξ：789010601...⎛⎝ ⎫⎭⎪η：6789100102040201.....⎛⎝ ⎫⎭⎪. 问哪一个技术较好？首先看两人平均击中环数，此时8E E ξη==，从均值来看无法分辩孰优孰劣. 但从直观上看，甲基本上稳定在8环左右，而乙却一会儿击中10环，一会儿击中6环，较不稳定.因此从直观上可以讲甲的射击技术较好.上例说明：对一随机变量，除考虑它的平均取值外，还要考虑它取值的离散程度. 称ξ-E ξ为随机变量ξ对于均值E ξ的离差(deviation)，它是一随机变量. 为了给出一个描述离散程度的数值，考虑用()E E ξξ-，但由于()E E ξξ-=E E ξξ-=0对一切随机变量均成立，即ξ的离差正负相消，因此用()E E ξξ-是不恰当的. 我们改用()2E E ξξ-描述取值ξ的离散程度，这就是方差.定义1 若()2E E ξξ-存在，为有限值，就称它是随机变量ξ的方差(variance)，记作Var ξ,Var ξ=()2E E ξξ- (1)但Var ξ的量纲与ξ不同，为了统一量纲，有时用，称为ξ的标准差(standard deviation).方差是随机变量函数()2E ξξ-的数学期望，由§1的(5)式，即可写出方差的计算公式Var ξ=2()d ()x E F x ξξ+∞-∞-⎰=22()(),,()()d .i i i x E P x x E p x x ξξξξ+∞-∞⎧-=⎪⎨⎪-⎩∑⎰离散型，连续型 (2)进一步，注意到()2E E ξξ-=()222E E E ξξξξ⎡⎤-+⎣⎦=()22E E ξξ- 即有Var ξ=()22E E ξξ-. (3)许多情况，用(3)式计算方差较方便些. 例1(续) 计算例1中的方差Var ξ与Var η.解 利用(3)式2E ξ=∑=ii i x P x)(2ξ=72×0.1+82×0.8+92×0.1=64.2,Var ξ=()22E E ξξ-=64.2--82=0.2. 同理, Var η=()22E E ηη-= 65.2-64 = 1.2 > Var ξ, 所以η取值较ξ分散. 这说明甲的射击技术较好.例2 试计算泊松分布P(λ)的方差.解2201!(1)!kkk k E keke k k λλλλξ∞∞--====-∑∑11(1)(1)!(1)!kkk k k ee k k λλλλ∞∞--===-+--∑∑2!!jjj j jee j j λλλλλλ∞∞--===+∑∑2λλ=+所以Var ξ=22λλλλ+-=.例3 设ξ服从[ a, b ]上的均匀分布U [a, b]，求Var ξ.解()222211d 3baE x x a ab b b a ξ==++-⎰,Var ξ()()2221132a ab b a b ⎡⎤=++-+⎢⎥⎣⎦()2112b a =-. 例4 设ξ服从正态分布()2,N a σ，求Var ξ.解 此时用公式(2)，由于E a ξ=,Varξ2()E a ξ=-222()/2()d x a x a x σ+∞---∞=-⎰222/2d z z e z∞--∞=222/2/2z z ze e dz +∞+∞---∞-∞⎫=-+⎪⎭⎰222πσ==.可见正态分布中参数2σ就是它的方差, σ就是标准差. 方差也有若干简单而重要的性质. 先介绍一个不等式.切贝雪夫(Chebyshev)不等式 若随机变量的方差存在，则对任意给定的正数ε，恒有()2Var P E ξξεξε-≥≤. (4)证 设ξ的分布函数为()F x ，则()P E ξξε-≥=⎰≥-εξ||)(E x x dF 22||()d ()x E x E F x ξεξε-≥-≤⎰221()d ()x E F x ξε+∞-∞≤-⎰=Var ξ/2ε.这就得(4)式.切贝雪夫不等式无论从证明方法上还是从结论上都有一定意义. 事实上，该式断言ξ落在(),E ξε-∞-与(),E ξε++∞的概率小于等于Var ξ/2ε，或者说，ξ落在区间(),E E ξεξε-+的概率大于1-Var ξ/ε2，从而只用数学期望和方差就可对上述概率进行估计.例如，取 ε((21Var P E ξξξ-≤≥-≈0.89.当然这个估计还是比较粗糙的（当ξ～()2,N a σ时，在第二章曾经指出,P(|ξ-E ξ|≤ξ-a |≤3σ)≈0.997 ）. 性质1 Var ξ=0的充要条件是P(ξ=c) =1，其中c 是常数.证 显然条件充分. 反之，如果Var ξ= 0，记E ξ= c, 由切贝雪夫不等式, P(|ξ- E ξ|≥ε)=0 对一切正数ε成立. 从而()P c ξ=()10P c ξ=-->()1lim 11n P c n ξ→∞=--≥=.性质2 设c ,b 都是常数，则Var(c ξ+b )=2c Var ξ.(5)证 Var(c ξ+b )=E (c ξ+b -E (c ξ+b ))2=E (c ξ+b -c E ξ-b )2=2c 2()E E ξξ-=c 2Var ξ.性质3 若c E ξ≠, 则()2Var E c ξξ<-.证 因 Var ξ=E 2ξ-2)(ξE , 而E (ξ-c )2=E ξ2-2c E ξ+2c ,两边相减得()2Var E c ξξ--()20E c ξ=--<.这说明随机变量ξ对数学期望E ξ的离散度最小.性质41Var()ni i ξ=∑=1Var nii ξ=∑+2∑≤<≤--nj i j j i iE E E 1))((ξξξξ(6)特别若1,,n ξξ两两独立，则1Var()ni i ξ=∑=1Var nii ξ=∑. (7)证 Var()1∑=ni i ξ=E (∑=ni i1ξ-E ()1∑=ni i ξ)2=E∑=-ni i i E 12))((ξξ= E∑∑=≤<≤--+-ni nj i j j i ii i E E E 112)))((2)((ξξξξξξ=1Var nii ξ=∑+2∑≤<≤--nj i j j i iE E E 1))((ξξξξ,得证(6)式成立. 当1,,n ξξ两两独立时，对任何1,i j n ≤≤有i j i j E E E ξξξξ=，故 E))((j j i i E E ξξξξ--=E()j i i j j i j i E E E E ξξξξξξξξ+--=Eji j i E E ξξξξ-=0,这就得证(7)式成立.利用这些性质，可简化某些随机变量方差的计算. 例5 设ξ服从二项分布B (n , p ), 求Var ξ. 解 如§1例12构造i ξ,1,,i n =, 它们相互独立同分布，此时Var 2222201)(p q p E E i i i -⋅+⋅=-=ξξξ=pq.由于相互独立必是两两独立的，由性质4Var ξ1Var()n i i ξ==∑1nii Var ξ==∑npq =.例6 设随机变量1,,n ξξ相互独立同分布, i E a ξ=, Var i ξ=2σ,(1,,i n =). 记ξ=∑=ni in 11ξ, 求E ξ,Var ξ.解 由§1性质2和本节性质2和4有E ξ11ni i E n ξ==∑a =, Var ξ211Var ni i nξ==∑221n n σ=2n σ=. 这说明在独立同分布时，ξ作为各i ξ的算术平均，它的数学期望与各i ξ的数学期望相同，但方差只有i ξ的1/ n 倍. 这一事实在数理统计中有重要意义. 例7 设随机变量ξ的期望与方差都存在,Var 0ξ>. 令*ξ=,称它为随机变量ξ的标准化. 求*E ξ与Var *ξ. 解 由均值与方差的性质可知*0E ξ==,*Var()Var Var E ξξξξ-=1Var Var ξξ==.2.2协方差数学期望和方差反映了随机变量的分布特征. 对于随机向量1(,,)n ξξ', 除去各分量的期望和方差外，还有表示各分量间相互关系的数字特征—协方差. 定义2 记i ξ和jξ的联合分布函数为),(y x F ij .若()()i i j j E E E ξξξξ--<+∞，就称()()i i j j E E E ξξξξ--()()d (,)i j ij x E y E F x y ξξ+∞+∞-∞-∞=--⎰⎰(8)为,i j ξξ的协方差( covariance)，记作Cov(,i j ξξ).显然，()Cov ,i j ξξVar iξ=.公式(6)可改写为Var(∑=ni i1ξ)=∑=ni iVar 1ξ+2∑≤<≤nj i jiCov 1),(ξξ.')6(容易验证，协方差有如下性质：性质1 Cov(,ξη) = Cov(,ηξ)E E E ξηξη=-.性质2 设,a b 是常数，则Cov(,)a b ξηCov(,)ab ξη=.性质311Cov(,)Cov(,)nni i i i ξηξη===∑∑.对于n 维随机向量ξ=1(,,)n ξξ'，可写出它的协方差阵()()B E E E ξξξξ'=--=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛nn n n n n b b b b b b b b b 212222111211, (9)其中Cov(,)ij i j b ξξ=.由性质1可知B 是一个对称阵，且对任何实数j t ,1,,j n =, 二次型∑=nk j kj jk t t b1,,1()()nj kjj k k j k t t E E E ξξξξ==--∑21(())0nj j j j E t E ξξ==-≥∑,即随机向量ξ的协方差阵B 是非负定的. 性质4 设ξ=1(,,)n ξξ' ,C =c c c c n m mn 1111 ⎛⎝ ⎫⎭⎪⎪,则C ξ的协方差阵为CBC '，其中B 是ξ的协方差阵.因为''''')(C CE C EC C EC ξξξξξξ==，所以CBC '的第(),i j 元素就是C ξ的第i 元素与第j 元素的协方差.2.3相关系数协方差虽在某种意义上表示了两个随机变量间的关系，但()Cov ,ξη的取值大小与ξ,η的量纲有关. 为避免这一点，用ξ,η的标准化随机变量（见例7）来讨论. 定义3 称r ξη=Cov(,)ξη**=(10)为ξ, η的相关系数(correlation coefficient). 为了讨论相关系数的意义，先看一个重要的不等式.柯西—许瓦茨(Cauchy —Schwarz)不等式 对任意随机变量ξ, η有222E E E ξηξη≤.(11)等式成立当且仅当存在常数0t 使()01P t ηξ==.(12)证 对任意实数t2222 ()()2u t E t t E tE E ξηξξηη=-=-+是t 的二次非负多项式，所以它的判别式222()0E E E ξηξη-≤, 证得(11)式成立. (11)式中等式成立当且仅当多项式 ()u t 有重根0t ，即()200()0u t E t ξη=-=. 又由(3)()()200Var t E t ξηξη-≤-,故得()0Var 0t ξη-=,同时有()00E t ξη-=. 所以由方差的性质1就证得()001P t ξη-==，此即 (12)式.由此即可得相关系数的一个重要性质. 性质1 对相关系数ξηr 有1r ξη≤. (13)ξηr =1当且仅当1P ⎧⎫==;ξηr =-1当且仅当1P ⎧⎫==-.(14)证 由(11)式得1r E ξηξη**=≤==,证得(13)式成立. 证明第二个结论. 由定义****ηξηξξηE r r ==. 由柯西-许瓦兹不等式的证明可知,1||=ξηr 等价于)(t u =2***2*22ηηξξE tE E t +-有重根)2/(22***0ξηξe E t ==.**ηξE 因此由(12)式得1=ξηr 当且仅当1)(**==P ηξ；1-=ξηr 当且仅当**()1ξηP -=. 注 性质1表明相关系数1r ξη=±时，ξ与η以概率1存在着线性关系. 另一个极端是ξηr = 0，此时我们称ξ与η不相关(uncorrected). 性质2 对随机变量ξ和η, 下列事实等价：(1) Cov(ξ,η)=0; (2) ξ与η不相关; (3) E E E ξηξη=;(4)()Var Var Var ξηξη+=+.证 显然(1)与(2)等价. 又由协方差的性质1得(1)与(3)等价. 再由')6(式，得(1)与(4)等价.性质3 若ξ与η独立，则ξ与η不相关.显然, 由ξ与η独立知(3)成立，从而ξ与η不相关. 但其逆不真.例8 设随机变量θ服从均匀分布U [0, 2π]，ξ=cos θ,sin ηθ=,显然221ξη+=, 故ξ与η不独立. 但cosE E ξθ=201cos d 02πϕϕπ==⎰,201sin =sin d 02E E πηθϕϕπ==⎰,201cos sin =cos sin d 02E E πξηθθϕϕϕπ=⋅=⎰,故()Cov ,=0 E E E ξηξηξη-=，即ξ与η不相关.注 性质2不能推广到()3n ≥个随机变量情形. 事实上从()3n ≥个随机变量两两不相关只能推得11Var()Var nni ii i ξξ===∑∑,不能推得11n n E E E ξξξξ=. 反之，从这两个等式也不能推得1,,n ξξ两两不相关. 具体例子不列出了. 对于性质3, 在正态分布情形，独立与不相关是一致的，这将在下面进行讨论.例9 设(ξ,η)服从二元正态分布()2212,;,,N a b r σσ, 试求()Cov ,ξη和ξηr .解()Cov ,()()(,)d d x a y b p x y x yξη+∞+∞-∞-∞=--⎰⎰22221221()()()exp d d 2(1)2x a y b y b x a y b r x y r σσσ∞∞-∞-∞⎧⎫⎛⎫---⎪⎪--⋅---⎨⎬ ⎪-⎝⎭⎪⎪⎩⎭⎰,令12x ay bz rσσ--=-,2y b t σ-=, 则1x az rt σ-=+,12(,)(,)x y J z t ∂σσ∂==,于是()Cov ,ξη222/2(1)2/2()d d z r t zt rt ee z t--∞∞--∞-∞=+⋅⎰=2/212d t te tσσ∞--∞⋅22/2(1)d zr z e z∞---∞⋅⎰2222/2/2(1)d d t zr t e t e z∞∞----∞-∞⋅⎰= 0+r 21σσ. 故得r rξη==.这就是说二元正态分布中参数r 就是ξ,η的相关系数. 所以对二元正态分布，ξ、η不相关等价于r = 0. 但在第二章已证ξ与η相互独立等价于r = 0. 这样我们有 性质4 对二元正态分布，两个分量不相关与相互独立是等价的.2.4矩矩(moment)是最广泛的一种数字特征，常用的矩有两种，一种是原点矩, 对正整数k ,k k E m ξ=称为ξ的k 阶原点矩. 数学期望就是一阶原点矩. 另一种是中心矩, 对正整数k ，称k k E E c )(ξξ-=为ξ的k 阶中心矩. 方差是二阶中心矩.除此以外，三阶与四阶中心矩也是常用的，它们分别表示随机变量的性状. 往往用他们的相对值.例10 设ξ为服从正态分布N (02,σ)的随机变量，此时0E ξ=，且222d x n n n m c x exσ-+∞-∞==⎰0,13(1),n n σ⎧=⎨⨯⨯⨯-⎩ .2,12k n k n =+=特别 4443σ==c m .故不论σ为多少，正态分布的偏态系数与峰态系数都为0.我们可以用原点矩来表示中心矩：;)1(10r k r rkr k m m r k c -=-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=∑反过来，我们也可以用中心矩来表示原点矩：.)1(10r k r rkr k c m r k m -=-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=∑我们也定义α阶绝对矩,||αξE M k = 其中α是实数.对于例10中的随机变量ξ21!,21||13(1),2k k n n k n k E n n k σξσ+=+=⨯⨯⨯-=⎩利用上述结果，可以求出其他某些分布的矩. 如瑞利分布, 具有密度 2222(),0x x R x e x ααα-=>，那么22221222201d ||d 2x x n n x x E x e x x e x ααξαα+∞+∞--+-∞==⎰⎰.因此，⎪⎩⎪⎨⎧⋅=k k nn k n E 2!2,312ααπξ .2,12k n k n =+= 特别，2παξ=E ，222αξ=E . 因此，方差22)22(απσξ-=.再如，马克斯威尔分布具有密度2222(),0x p x x e x σ-=>，那么222222220d ||d x x n n n E x e x x e x σσξ+∞+∞--++-∞==⎰因此，2113(1),(1)!,n n k k n E k σξσ+⎧⨯⨯⨯+=+ .12,2+==k n k n 特别，,22πσξ=E 223σξ=E .例11. 如果ξ服从参数为λ的指数分布，那么 对于1≥k ，0d k k x E x e x λξλ+∞-=⎰1k k E ξλ-=.根据递推关系得!k k k E ξλ=. 即指数分布的任意阶矩存在.。
方差、标准差、协方差和Pearson相关系数及其间的关系
方差、标准差、协方差和Pearson相关系数及其间的关系方差、协方差和Pearson相关系数在机器学习的理论概念中经常出现，本文主要理一下这几个概念及其相互间的关系。
（一）方差：方差是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数，公式如下：上式中mui为样本均值。
方差可以反应样本数据的离散程度，由上式可以看出，方差越大，样本离散程度也越大。
机器学习中，如果某一特征值的离散程度很小，即表示该特征取值很少，可以认为样本在这个特征上基本没有差异，那这个特征对于样本区分没有什么作用，可以将这个特征去除，从而做到特征选择。
（二）标准差：标准差即方差的开平方，不展开了，下面是公式：（三）协方差：协方差描述的是两个变量间的相关性，计算公式如下：也可以用以下公式表示，两者是等价的：cov(X, Y) = E[(X-E[X])(Y-E[Y])]上式中E[ ]表示求期望，其中E[X]为X特征期望或均值，E[Y]为Y 特征期望或均值。
对比方差和协方差的公式可以看出两者很像，但方差的结果是大于等于0的，当等于0时，说明样本的x特征取值唯一，反应的样本的x特征的离散程度；协方差的取值则可以大于零也可以小于零，当大于零时，说明对应的两个变量x和y与其均值相比都同大于或同小于，即两个变量的变化趋势相同（正相关）；当小于零时，说明对应的两个变量x和y不同时大于或小于其均值，即两个变量的变化趋势相反（负相关）；而当均方根接近零时，说明两个变量基本没有相关性，接近相互独立。
从以上描述可以看出，协方差可以衡量两个变量相关性大小，绝对值越大，说明越相关。
但是，却不好比较多个变量与另外同一个变量间相关性的相对大小，因为量纲没有统一。
为了便于比较不同变量与另外同一个变量间相关性的相对大小，Pearson相关系数被提出了。
Pearson相关系数：如上所述，Pearson相关性系数是为了比较不同变量与另外同一变量间相关性的相对大小，这里要注意的是：Pearson相关性系数衡量的是定距变量间的线性关系，可以用Pearson相关系数来进行特征特征选择。
第四章方差与协方差
随机变量的数学期望(均值), 它体现了随机 变量取值的平均水平, 是随机变量的一个重要的 数字特征.
但是在很多场合, 仅仅知道平均值是不够的.
例如, 某零件的真实长度为a, 现在用甲、乙 两台仪器各测量10次, 并将测量结果 X 用坐标上的 点表示如图：
测量结果的 均值都是 a
为此需要引进另一个数字特征, 用它来度量 随机变量在其中心 (即均值) 附近取值的离散程度 (或集中程度). 这个数字特征就是: 方差.
我们该用怎样的量去度量这种偏离程度呢?
X − E(X) ? E[ X − E(X) ] ? E{ [ X − E(X) ]2 }
E[ | X − E(X) | ] ?
若 X 的取值比较集中, 则方差较小； 若 X 的取值比较分散, 则方差较大 .
如: 据以往记录, 甲乙两射手命中环数 X、Y 的分布律为
X
6
7
8
9
10
0.1
P 0.1 0.2 0.4 0.2 可以算出:
及
Y
6
7
8
9
10
0.2
P 0.2 0.2 0.2 0.2
8.0, 6 0 . 1 7 0 . 2 8 0 . 4 9 0 . 2 10 0 . 1 E (X) E ( Y ) 8 . 0 , 两人命中环数的平均水平相同, 从中看不出两人射击技术的 高低; 2 1 )20 .2 ( 2 )20 .1( ( X ) E {[ X E ( X )] } 但 D
一、方差( variance )的定义
随机变量 X 的平方偏差 [ X − E(X) ]2 的均值
E { [ X E ( X ) ]}
随机变量的方差、协方差与相关系数4-2
Cov ( X , Y ) E ( XY ) E ( X ) E (Y )
从而, 作为协方差的特例，方差也应有
D ( X ) C o v ( X , X ) E ( X X ) E ( X ) E ( X ) E ( X ) [ E ( X )] .
2 2
又∵ X 与Y 相互独立时, 总有
D ( U ) 2 D ( X ) 3 D (Y ) 0
2 2
解 数学期望
E ( U ) 2 E ( X ) 3 E (Y ) 1
2 ( 5 ) 3 (1 1 ) 1 4 4 ;
E (V ) E (Y Z ) 4 E ( X ) E (Y ) E ( Z ) 4 E ( Z )
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2. 协方差的具体计算公式与实际计算步骤
⑴ 对离散型变量
E ( X ) xi pij (或 xi pi ) ,
i 1 j 1 i 1
E (Y ) E ( XY )
x
i 1 j 1
y
i 1 j 1
j
pij (或 y j p j ) ,
j 1
i
y j pij ,
Cov ( X , Y ) E ( XY ) E ( X ) E (Y ) .
⑵ 对连续型变量
E( X ) E (Y ) E ( XY )
xf ( x , y )dxdy (或 yf ( x , y )dxdy (或
是 X 的方差. 是 X 与Y 的协方差.
返回
E[( X E ( X )(Y E (Y )]
方差分析和协方差分析协变量和控制变量
方差分析和协方差分析协变量和控制变量方差分析（Analysis of Variance，简称ANOVA）是用于比较两个或多个组之间差异的一种统计方法。
它常用于实验设计中，特别是当研究者希望判断不同组别对其中一变量的均值是否存在显著差异时。
方差分析的基本思想是通过分析组间变异和组内变异的差异性，来评估不同组别之间的差异是否超出了随机误差的范围。
在执行方差分析时，我们需要计算组间平方和（Sums of Squares Between Groups, SSBG）和组内平方和（Sums of Squares Within Groups, SSWG），并以此计算F值来进行假设检验。
协方差分析（Analysis of Covariance，简称ANCOVA）则是在方差分析基础上引入了协变量（covariate）的一种分析方法。
协变量是指与主要变量（研究变量）相关的、可能对变量之间关系产生影响的另一个变量。
协方差分析旨在通过控制协变量的影响，更准确地评估主要变量对因变量的影响。
具体而言，协方差分析会使用协变量与因变量的相关性来对因变量进行线性调整，将其影响减少到最低限度。
这样可以消除协变量对因变量的干扰，使比较组之间的差异更为准确。
在研究设计中，协变量和控制变量是常用的两种概念，用于控制和修正分析过程中的干扰因素。
在实验设计中，控制变量是指研究者通过依据主要变量的研究设计，将一些可能导致干扰的因素保持恒定。
例如，在比较两种不同药物对疾病治疗效果时，研究者可以将患者的性别、年龄、体重等因素作为控制变量，确保不同组别之间的差异主要来自于药物本身的影响。
而协变量则是在非实验研究中常用的，在测量研究变量之前，研究者会对协变量进行测量和记录，并在分析过程中加以控制。
例如，研究人员可能关注不同年龄组中学生的学业成就，但同时也要控制其他因素，如家庭背景、社会经济地位等，这些因素可能会干扰到学业成就与年龄之间的关系。
总之，方差分析和协方差分析是两种常用的统计分析方法，在不同的情境下用于数据的比较和解释。
方差与协方差
n
n
从而 E( X ) E( X i ) np, D( X ) D( X i ) npq.
E(Y 2)
1
dx
1 y2 8x ydy 2 ,
0x
3
D(Y ) E(Y 2 ) [E(Y )]2 2 .
75
结 束
7
三. 常见分布的期望与方差
(1) X ~ B(n, p) , 则 E( X ) n p , D( X ) n pq .
(2) X ~ P( ) , 则 E( X ) , D( X ) .
2 2b b2 令 1
4 3 3 2
, 解得 b = 0, a = 2, E( X ) = 2/3
36
18 或b = 2, a = −2, E( X ) = 1/3 .
结 束
6
例:
设 (X, Y) 的概率密度为 试求 D( X ), D( Y ) .
f
( x,
y)
8x 0,
y, 0 x 其它.
(2) 设 X 与 Y 相互独立, 则
D(X+Y) = D(X) + D(Y), D(X−Y) = D(X) + D(Y).
进一步, 若 X1 ,… , Xn 相互独立, 则对任意常数
c1 ,…, cn 有: D( c1 X1+ … + cn Xn ) = c12 D( X1 ) + … + cn2 D( Xn ).
(3) D(X) = 0 的充要条件是 X 以概率 1 取常数 C , 即 P{X = C } = 1 .
结 束
9
例: X ~ B(n, p) , 则 E( X ) n p , D( X ) n pq .
方差和协方差转换公式
方差和协方差转换公式方差和协方差，这俩家伙在统计学里可算是重要角色啦。
咱们先来说说方差，它衡量的是一组数据的离散程度。
比如说，咱们班同学的考试成绩，方差大就说明成绩参差不齐，有高有低；方差小呢，就表示大家成绩都比较接近。
那协方差又是啥呢？它反映的是两个变量的总体的误差。
就像我观察过的一件事儿，有一次我们搞小组活动，要统计每个小组完成任务的时间和质量。
时间和质量就是两个变量，通过计算它们的协方差，就能知道这两者之间的关系是正相关还是负相关。
咱们来具体讲讲方差和协方差的转换公式。
方差的公式大家都比较熟悉，就是每个数据与均值的差的平方的平均值。
而协方差的公式呢，是两个变量与各自均值的差的乘积的平均值。
这转换公式就像是一座桥梁，能让我们在方差和协方差之间自由穿梭。
比如说，我们知道了一组数据的方差，通过一些巧妙的计算，就能得到它与另一个变量的协方差。
我记得有一次，我在研究股票市场的数据。
不同股票的价格波动就是一组变量，通过计算它们的方差和协方差，就能更好地分析风险和相关性。
当时我为了搞清楚这些，那可是熬了好几个晚上，对着一堆数据反复琢磨。
再说说在实际应用中，方差和协方差转换公式用处可大了。
比如在金融领域，分析投资组合的风险；在医学研究中，判断不同治疗方法的效果和相关性。
总之，方差和协方差转换公式虽然看起来有点复杂，但只要我们多琢磨、多练习，就能把它运用得得心应手，让它成为我们解决问题的有力工具。
就像我们在学习和生活中遇到的其他难题一样，只要用心，都能搞定！。
方差分析及协方差分析
方差分析及协方差分析方差分析和协方差分析是统计学中常用的两种分析方法，用于研究变量之间的关系和差异。
本文将分别介绍方差分析和协方差分析的基本概念、原理和应用。
一、方差分析（Analysis of Variance）1.基本概念：方差分析是一种通过对不同组之间的差异进行分析，来揭示组间差异是否非随机的统计方法。
它可以用于比较两个或更多个组的均值是否有显著差异。
2.原理：方差分析的原理基于对总体变异的分解。
总体变异可以分解为组间变异和组内变异。
组间变异表示不同组之间的差异，而组内变异表示组内个体之间的差异。
方差分析通过计算组间变异与组内变异之间的比值来判断组间差异是否显著。
3.适用场景：方差分析适用于有一个自变量和一个或多个因变量的情况。
常见的应用场景包括：比较不同药物对疾病影响的效果、比较不同教学方法对学生成绩的影响等。
4.步骤：方差分析的步骤包括：确定研究目的和假设、选择适当的方差分析模型、计算方差分析统计量和p值、进行结果解释。
二、协方差分析（Analysis of Covariance）1.基本概念：协方差分析是一种结合方差分析和线性回归分析的方法。
它通过控制一个或多个连续变量（协变量）对组间差异进行调整，来比较不同组之间的差异。
协方差分析不仅考虑到组间差异，还考虑到了协变量的影响。
2.原理：协方差分析的基本原理是通过线性回归模型来估计组间均值的差异，同时考虑协变量的影响。
通过计算协方差矩阵和相关系数，可以得到组间差异的调整后的统计结果。
3.适用场景：协方差分析适用于有一个自变量、一个或多个因变量，以及一个或多个连续变量的情况。
常见的应用场景包括：比较不同药物对疾病影响的效果，并控制患者年龄和性别等协变量。
4.步骤：协方差分析的步骤包括：确定研究目的和假设、选择适当的协方差分析模型、建立回归模型、计算协方差分析统计量和p值、进行结果解释。
总结：方差分析和协方差分析都是常用的统计分析方法，用于研究组间差异和变量之间的关系。
4,2.方差与协方差
a
a
较好
乙仪器测量结果 就上述结果可评价两台仪器的优劣, 乙仪器较好，
因为乙仪器的测量结果更集中在均值附近。
为此需要引进另一个数字特征, 中心附近取值的离散(集中)程度.
用它来度量随机变量在其 这个数字特征就是: 方差.
一、方差的定义
随机变量 X 的方差为
(3)设X与Y 相互独立, 则
D(X+Y)=D(X)+D(Y), D(X−Y)=D(X)+D(Y).
进一步,若 X1 ,… , Xn 相互独立, 则
D(X1+ … +Xn)=D(X1)+ … +D(Xn) .
(4) D(X)=0的充要条件是X 以概率1取常数C , 即
P{X=C }=1 .
例: X ~ B( n, p) , 则 E ( X ) n p , D( X ) n pq . 解: X 表示 n 重伯努利试验中 “成功”的次数,
记作
D( X ) E { [ X E ( X ) ] 2 }
而
D( X )
( X ) 叫做 X 的标准差或均方差。
方差刻划了随机变量的取值对于其数学期望的离散程度 . 若 X 的取值比较集中，则方差较小； 若 X 的取值比较分散，则方差较大 . 若方差 D(X)= 0, 则 X 以概率 1 取常数值 .
1
1
y
y=x
1
1 E ( X ) dx x 8 x ydy , 0 x 3
2
1 1 2
D( X ) E ( X ) [ E ( X )]
4 E (Y ) 0 dx x y 8 x ydy , 5 1 1 2 2 2 E (Y ) dx y 8 x ydy , 0 x 3 2 2 2 . D(Y ) E (Y ) [ E (Y )] 75
方差分析与协方差分析
方差分析方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。
由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。
造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。
方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。
方差分析的作用一个复杂的事物，其中往往有许多因素互相制约又互相依存。
方差分析的目的是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素，各因素之间的交互作用，以及显著影响因素的最佳水平等。
方差分析是在可比较的数组中，把数据间的总的“变差”按各指定的变差来源进行分解的一种技术。
对变差的度量，采用离差平方和。
方差分析方法就是从总离差平方和分解出可追溯到指定来源的部分离差平方和，这是一个很重要的思想。
经过方差分析若拒绝了检验假设，只能说明多个样本总体均数不相等或不全相等。
若要得到各组均数间更详细的信息，应在方差分析的基础上进行多个样本均数的两两比较。
方差分析的分类及举例一、单因素方差分析（一）单因素方差分析概念理解步骤是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。
这里，由于仅研究单个因素对观测变量的影响，因此称为单因素方差分析。
例如，分析不同施肥量是否给农作物产量带来显著影响，考察地区差异是否影响妇女的生育率，研究学历对工资收入的影响等。
这些问题都可以通过单因素方差分析得到答案。
单因素方差分析的第一步是明确观测变量和控制变量。
例如，上述问题中的观测变量分别是农作物产量、妇女生育率、工资收入；控制变量分别为施肥量、地区、学历。
单因素方差分析的第二步是剖析观测变量的方差。
方差分析认为：观测变量值的变动会受控制变量和随机变量两方面的影响。
据此，单因素方差分析将观测变量总的离差平方和分解为组间离差平方和和组内离差平方和两部分，用数学形式表述为：SST=S SA+SSE。
方差分析与协方差分析
方差分析方差分析（Aｎalysis of Ｖａriaｎcｅ，简称AＮＯVA)，又称“变异数分析”或“F检验”，是Ｒ.A.Fiｓher发明的,用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。
由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。
造成波动的原因可分成两类,一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。
方差分析是从观测变量的方差入手,研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。
方差分析的作用一个复杂的事物，其中往往有许多因素互相制约又互相依存。
方差分析的目的是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素,各因素之间的交互作用,以及显著影响因素的最佳水平等。
方差分析是在可比较的数组中，把数据间的总的“变差”按各指定的变差来源进行分解的一种技术。
对变差的度量，采用离差平方和。
方差分析方法就是从总离差平方和分解出可追溯到指定来源的部分离差平方和，这是一个很重要的思想。
经过方差分析若拒绝了检验假设，只能说明多个样本总体均数不相等或不全相等。
若要得到各组均数间更详细的信息,应在方差分析的基础上进行多个样本均数的两两比较。
方差分析的分类及举例一、单因素方差分析（一)单因素方差分析概念理解步骤是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。
这里,由于仅研究单个因素对观测变量的影响,因此称为单因素方差分析。
例如,分析不同施肥量是否给农作物产量带来显著影响，考察地区差异是否影响妇女的生育率，研究学历对工资收入的影响等。
这些问题都可以通过单因素方差分析得到答案。
单因素方差分析的第一步是明确观测变量和控制变量。
例如，上述问题中的观测变量分别是农作物产量、妇女生育率、工资收入；控制变量分别为施肥量、地区、学历。
单因素方差分析的第二步是剖析观测变量的方差。
方差分析认为:观测变量值的变动会受控制变量和随机变量两方面的影响。
据此，单因素方差分析将观测变量总的离差平方和分解为组间离差平方和和组内离差平方和两部分,用数学形式表述为:SST＝SＳA＋SＳE。
协方差和方差
协方差和方差协方差和方差是统计学中最常用的度量之一，它们可以帮助科学家、数据科学家和分析师更好地了解数据，预测数据的行为以及做出准确的决策。
本文讨论了协方差和方差的定义、它们在统计学中的重要性以及它们如何有效地帮助科学家、数据科学家和分析师进行研究和决策。
协方差是一种度量，用于衡量两个变量之间的关联。
它反映了变量之间的线性关系，即当一个变量变化时，另一变量的变化的方向和程度。
协方差的定义为：两个随机变量x和y之间的协方差等于它们的均值乘以它们的方差之差。
方差是度量单个变量变化的一种度量，它描述了每个变量的离散程度。
它可用来衡量某个变量的变化是否大于另一变量的变化，以及观测值之间的距离。
方差可以用以下公式来表示：方差等于n个观测值与平均值之差的平方和除以n（其中，n为观测值的数量）。
协方差和方差在统计学中具有重要意义，它们是常用的度量，可以提供有关数据的有用信息。
它们可以帮助统计学家、数据科学家和分析师有效地了解数据并做出正确的决策。
协方差可以衡量变量之间的关联，可以让研究者了解变量之间是否存在正相关或负相关，以及它们之间的关联程度有多强。
方差则可以提供有关单变量变化的有用信息，帮助研究者了解变量是否存在差异，以及每个变量的离散程度。
协方差和方差可以有效地帮助科学家、数据科学家和分析师进行研究和做出正确的决策。
它们可以帮助研究者更好地理解数据，预测数据的行为，定义相关联的变量，并为数据建模提供有用的信息。
此外，它们也可以帮助研究者测试假设，确定有效的模型，识别模型中的干扰项，并测量模型的预测能力。
综上所述，协方差和方差是统计学中最常用的度量。
它们可以帮助科学家、数据科学家和分析师更好地了解数据，预测数据的行为，并做出正确的决策。
此外，它们也可用于帮助研究者定义变量之间的关联，提供有用的信息，以及测量变量之间的差异。
随机变量的方差、协方差与相关系数
目 录
• 随机变量的方差 • 随机变量的方差 • 随机变量的协方差 • 相关系数 • 方差、协方差与相关系数的关系 • 实例分析
01
CATALOGUE
随机变量的方差
协方差的定义
协方差是衡量两个随机变量同时偏离其各自期望值程度的量，表示两个随机变量 之间的线性相关程度。
03
当两个随机变量的尺度相差很大时，直接计算协方差可能 得出不准确的结果，此时归一化的相关系数更为适用。
方差、协方差与相关系数的应用场景
方差在统计学中广泛应用于衡量数据的离散程度，例如在计算平均值、中位数等统计量时需要考虑数 据的离散程度。
协方差在回归分析、时间序列分析等领域中有着广泛的应用，用于衡量两个变量之间的线性相关程度。
3
当只考虑一个随机变量时，方差即为该随机变量 与自身期望值之差的平方的期望值，因此方差是 协方差的一种特例。
协方差与相关系数的关系
01
相关系数是协方差的一种归一化形式，用于消除两个随机变量 尺度上的差异，计算公式为 $r = frac{Cov(X,Y)}{sigma_X sigma_Y}$。
02
相关系数的取值范围是 [-1,1]，其中 1 表示完全正相关，1 表示完全负相关，0 表示不相关。
详细描述
对称性是指如果随机变量X和Y的相关系数是r，那么随机变量Y和X的相关系数也是r。有界性是指相关 系数的绝对值不超过1，即|r|≤1。非负性是指相关系数的值总是非负的，即r≥0。
相关系数的计算
总结词
相关系数的计算方法有多种，包括皮尔 逊相关系数、斯皮尔曼秩相关系数等。
VS
详细描述
皮尔逊相关系数是最常用的一种，其计算 公式为r=∑[(xi-x̄)(yi-ȳ)]/[(n-1)sxy]，其 中xi和yi分别是随机变量X和Y的第i个观测 值，x̄和ȳ分别是X和Y的均值，sxy是X和 Y的协方差。斯皮尔曼秩相关系数适用于 有序分类变量，其计算方法是根据变量的 秩次进行计算。
第十三讲：方差与协方差
0
1 x (1 x)dx x (1 x)dx 1 0 6
0
2
1
2
2 2 DX E ( X EX ) D ( aX ) E[( aX ) E (aX )] 二、方差的性质(P80) 22 22 E [ aX aEX ] E [ a ( X EX )] E[ X 2 X EX ( EX ) ] (1) D(c)=0 2 2 2 2 EX a 2E EX (X EX EX ( EX)) (2) D( X b) DX 2 2 2 (3) D(aX ) a DX? EX ( EX ) aDX
几个常用分布的数学期望和方差(P79-80)
1、二项分布
X ~ B(n, p).
EX np, DX npq
2、普哇松（Poisson)分布 X ~ P( )
EX DX
3、指数分布
EX 1 , DX 2
X ~ E ( )
4、正态分布
EX , DX 2
X ~ N ( , 2 )
三、 协方差和相关系数
1、协方差
定义(P82) ：
对于二元随机变量( X，Y )，称E[( X - EX )(Y - EY )] 为随机变量X与Y的协方差，记为Cov( X , Y )或 XY ，即
XY Cov( X , Y ) E[( X EX )(Y EY )]
四、数学期望的性质(P77)
1、E (c) c 其中c为常数 2、E ( X c) EX c 其中c为常数
3、E (cX ) cEX
其中c为常数
4、E(aX b) aEX b 其中a, b为常数
概率论协方差与方差的展开关系
概率论协方差与方差的展开关系介绍如下：
首先，方差是一个随机变量与其均值之差的平方的期望值，即：Var(X) = E[(X - E[X])^2]
其中，E[X]表示随机变量X的期望值。
而协方差则是两个随机变量之间的关系的期望值，即：
Cov(X, Y) = E[(X - E[X])(Y - E[Y])]
其中，E[X]和E[Y]分别表示随机变量X和Y的期望值。
通过对协方差的展开，可以得到：
Cov(X, Y) = E[XY] - E[X]E[Y]
由此可知，协方差可以通过随机变量X和Y的期望值以及它们的乘积的期望值来计算。
另外，当随机变量X和Y相互独立时，它们的协方差等于0，即：Cov(X, Y) = 0
因此，这时候X和Y的方差可以通过以下公式计算：
Var(X + Y) = Var(X) + Var(Y)
这是因为，当X和Y相互独立时，它们的协方差为0，所以：
Var(X + Y) = Var(X) + Var(Y) + 2Cov(X, Y)
将Cov(X, Y) = 0代入上式，即可得到上述结论。
方差与协方差
方差与协方差
方差与协方差是统计学中常用的两个概念。
一、方差
方差是衡量数据分散程度的指标。
它表示每个数值与平均数的差的平方值的平均数。
通常用符号σ²表示，其中σ表示标准差，即数据离散程度的一个度量。
计算公式为：
σ² = Σ(xi-μ)²/n
其中，xi表示第i个数据点，μ表示所有数据点的平均值，n表示数据点总数。
二、协方差
协方差是两个变量之间关系强度和关系方向的度量。
它描述了两个变量同时偏离它们各自平均值时产生的联合偏离程度。
如果两个变量有正相关关系，则它们同时偏离其平均值时会产生正协方差；如果有负
相关关系，则会产生负协方差；如果没有线性关系，则会产生零协方差。
计算公式为：
cov(X,Y) = Σ(xi-μx)(yi-μy)/n
其中，X和Y分别是两个变量，xi和yi分别是第i个数据点在X和Y 上的取值，μx和μy分别是X和Y上所有数据点的平均值，n为数据点总数。
三、总结
在统计学中，方差和协方差都是重要的指标。
方差主要用于衡量数据分散程度，而协方差则用于衡量两个变量之间的关系强度和方向。
它们的计算公式都比较简单，但需要对数据有一定的了解和处理能力。
在实际应用中，可以通过计算这些指标来分析数据的特征和趋势，并做出相应的决策。
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Var = (1)
但Var 的量纲与 不同，为了统一量纲，有时用 ，称为 的标准差(standard deviation).
方差是随机变量函数 的数学期望，由§1的(5)式，即可写出方差的计算公式
Var = = (2)
进一步，注意到
= =
即有
Var = .(3)
许多情况，用(3)式计算方差较方便些.
例1(续)计算例1中的方差Var 与Var .
解利用(3)式
= = ×0.1+ ×0.8+ ×0.1=64.2,
Var = =64.2-- =0.2.
同理, Var = = 65.2-64 = 1.2 > Var ,所以 取值较 分散.这说明甲的射击技术较好.
性质4设
ξ= ,C= ,
则 的协方差阵为 ，其中B是ξ的协方差阵.
因为 ，所以 的第 元素就是 的第i元素与第j元素的协方差.
2.3相关系数
协方差虽在某种意义上表示了两个随机变量间的关系，但 的取值大小与ξ, 的量纲有关. 为避免这一点，用ξ, 的标准化随机变量（见例7）来讨论.
定义3称
(10)
为ξ, 的相关系数(correlation coefficient).
,
称它为随机变量ξ的标准化. 求 与Var .
解由均值与方差的性质可知
,
.
2.2协方差
数学期望和方差反映了随机变量的分布特征. 对于随机向量 , 除去各分量的期望和方差外，还有表示各分量间相互关系的数字特征—协方差.
定义2记 和 的联合分布函数为 .
若 ，就称
(8)
为 的协方差( covariance)，记作Cov( ).
= .(7)
证Var( =E( -E( =E
=E
= +2 ,
得证(6)式成立. 当 两两独立时，对任何 有 ，
故
E =E(
=E =0,
这就得证(7)式成立.
利用这些性质，可简化某些随机变量方差的计算.
例5设ξ服从二项分布B(n,p), 求 .
解如§1例12构造 , , 它们相互独立同分布，此时
Var =pq.
例2试计算泊松分布P(λ)的方差.
解
所以Var .
例3设 服从[ a, b ]上的均匀分布U [a, b]，求Var .
解 ,
Var .
例4设 服从正态分布 ，求Var .
解此时用公式(2)，由于 ,
Var
.
可见正态分布中参数 就是它的方差, 就是标准差.
方差也有若干简单而重要的性质. 先介绍一个不等式.
为了讨论相关系数的意义，先看一个重要的不等式.
柯西—许瓦茨(Cauchy—Schwarz)不等式对任意随机变量ξ, 有
.(11)
等式成立当且仅当存在常数 使
.(12)
证对任意实数
是 的二次非负多项式，所以它的判别式
,
证得(11)式成立. (11)式中等式成立当且仅当多项式 有重根 ，即
.又由(3),Fra bibliotek上例说明：对一随机变量，除考虑它的平均取值外，还要考虑它取值的离散程度.
称 - 为随机变量 对于均值 的离差(deviation)，它是一随机变量. 为了给出一个描述离散程度的数值，考虑用 ，但由于 = =0对一切随机变量均成立，即 的离差正负相消，因此用 是不恰当的. 我们改用 描述取值 的离散程度，这就是方差.
切贝雪夫(Chebyshev)不等式若随机变量的方差存在，则对任意给定的正数ε，恒有
.(4)
证设 的分布函数为 ，则
=
= / .
这就得(4)式.
切贝雪夫不等式无论从证明方法上还是从结论上都有一定意义. 事实上，该式断言 落在 与 的概率小于等于 / ，或者说， 落在区间 的概率大于1- / ，从而只用数学期望和方差就可对上述概率进行估计. 例如，取
故得 ,同时有 . 所以由方差的性质1就证得 ，此即 (12)式.
由此即可得相关系数的一个重要性质.
性质1对相关系数 有
.(13)
=1当且仅当
;
=-1当且仅当
.(14)
证由(11)式得
,
证得(13)式成立. 证明第二个结论. 由定义 . 由柯西-许瓦兹不等式的证明可知, 等价于 = 有重根 = 因此由(12)式得 当且仅当 ； 当且仅当 .
.
性质2设c,b都是常数，则
Var( +b)= .(5)
证Var( +b)=E( +b-E( +b) =E( +b-c -b
= = .
性质3若 , 则 .
证因 =E - , 而E(ξ-c =E -2c + ,
两边相减得 .这说明随机变量ξ对数学期望 的离散度最小.
性质4 = +2 (6)
特别若 两两独立，则
注性质1表明相关系数 时，ξ与 以概率1存在着线性关系. 另一个极端是 = 0，此时我们称ξ与 不相关(uncorrected).
性质2对随机变量ξ和 , 下列事实等价：
§2 方差、协方差与相关系数
2.1方差
例1比较甲乙两人的射击技术，已知两人每次击中环数分布为：
： ： .
问哪一个技术较好？
首先看两人平均击中环数，此时 ，从均值来看无法分辩孰优孰劣. 但从直观上看，甲基本上稳定在8环左右，而乙却一会儿击中10环，一会儿击中6环，较不稳定.因此从直观上可以讲甲的射击技术较好.
ε=3 ，则
≈0.89.
当然这个估计还是比较粗糙的（当 ～ 时，在第二章曾经指出,P(|ξ- | 3 )=P(|ξ- | 3σ)≈0.997 ）.
性质1 =0的充要条件是P(ξ=c) =1，其中c是常数.
证显然条件充分. 反之，如果 = 0，记 = c, 由切贝雪夫不等式,
P(|ξ- | ε)=0
对一切正数ε成立. 从而
显然， .公式(6)可改写为
Var( ) +2 .
容易验证，协方差有如下性质：
性质1Cov( ) = Cov( ) .
性质2设 是常数，则
.
性质3 .
对于n维随机向量ξ= ，可写出它的协方差阵
, (9)
其中 .
由性质1可知B是一个对称阵，且对任何实数 , , 二次型
,
即随机向量ξ的协方差阵B是非负定的.
由于相互独立必是两两独立的，由性质4
.
例6 设随机变量 相互独立同分布, , Var = ,
( ). 记 = , 求 , .
解由§1性质2和本节性质2和4有
,
.
这说明在独立同分布时， 作为各 的算术平均，它的数学期望与各 的数学期望相同，但方差只有 的1/ n倍. 这一事实在数理统计中有重要意义.
例7设随机变量ξ的期望与方差都存在, . 令